차례:
빅 데이터의 중요성이 높아지고 있습니다. 그러나, 데이터를 최대한 활용하려면 회사는 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 찾을 수 있어야합니다. 강력한 통찰력을 찾으려면 반환 된 데이터에 대한 딥 쿼리와 올바른 분석이 모두 필요합니다. 기존의 SQL 쿼리는 복잡한 다중 계층 쿼리와 관련하여 한계가 있으며 의미있는 데이터를 검색하려는 회사의 목표를 제한합니다.
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그래프 데이터베이스를 통해 기업은 복잡한 멀티 레이어 쿼리를 즉시 실행할 수있는 반면, 기존 SQL 데이터베이스는 이러한 쿼리에 응답하기가 매우 어렵다는 것을 알게되었습니다. 복잡한 쿼리는 전례없는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 그래프 데이터베이스는 소셜 미디어, 건강 관리 및 온라인 데이트와 같은 많은 산업에서 사용되고 있습니다. 그래프 데이터베이스는 데이터를 보는 새로운 방법을 제공하는 것 같습니다.
그래프 데이터베이스 란 무엇입니까?
그래프 데이터베이스는 여러 엔티티에 대한 정보를 저장하고 엔티티 간 관계를 맵핑하며 엔티티 간 관계를 조회하는 데 사용됩니다. 이러한 맥락에서 실체는 인간, 회사, 동물 및 자동차와 같은 많은 것들이 될 수 있습니다. 엔터티는 다른 엔터티와 특정 관계를 가질 수 있습니다. 예를 들어 엔터티 인 Martin은 다른 엔터티 인 Jim의 친구입니다. 마틴은 BMW 자동차를 소유 할 수 있습니다. 두 예에서 Martin, Jim 및 BMW는 그들 사이에 특정한 관계가있는 실체입니다. "마틴은 짐의 친구입니다"는 우정이 두 개체 사이의 관계임을 의미합니다. 마찬가지로 "Martin은 BMW를 소유합니다"는 소유권이 Martin과 BMW 간의 관계임을 의미합니다. 그래프 데이터베이스 용어에서 관계를 에지라고합니다. 관계는 그래프 형식으로 표시되므로이 개념을 그래프 데이터베이스라고합니다. 그래프 데이터베이스에 대한 자세한 내용은 그래프 데이터베이스가 네트워킹을 데이터로 가져 오는 방법을 참조하십시오.
